Гугл карты показали Россию такой, какая она есть?
Карты Google показали российскую действительность с неожиданной стороны
Кандидат попытался пройти собеседование на английском с помощью синтеза речи в Google Translate
Компания DataArt, занимающаяся IT-консалтингом и разработкой программ, опубликовала письмо от одного из кандидатов, который пытался пройти собеседование на английском языке. В своем письме он рассказал, что пытался обмануть сотрудника, проводившего собеседование, использовав два автоматических переводчика.
Кандидат объяснил, что на обман он пошел, потому что у него был не очень хороший разговорный английский. Чтобы скрыть это, он подключил свой телефон к двум компьютерам.
Аудиовыход с телефона входил в звуковую карту первого компьютера. На нем был запущен Google Translate, настроенный переводить английскую речь на русский язык. Сам кандидат слышал в наушнике оригинальные вопросы и видел на экране перевод в реальном времени.
Второй компьютер был подключен к микрофонному входу в телефон. Когда соискатель говорил в гарнитуру, компьютер переводил русскую речь на английский и озвучивал полученный текст. Так как Google Translate озвучивает переводы женским голосом, голос обрабатывался в программе Fruity Loops — и уже с заниженным мужским тембром отправлялся в телефон.
Таким образом, на собеседовании соискатель должен был слышать вопросы на английском, видеть на экране перевод и отвечать по-русски. Его собеседник при этом должен был слышать английскую речь от робота.
Правда, в реальности получилось не так хорошо, как в теории. Из-за плохого соединения (кандидат пользовался 3G-интернетом) система продержалась только первые несколько предложений. После этого на синтез речи скорости перестало хватать, и соискатель начал отвечать самостоятельно.
По словам хитрого кандидата, его собеседник даже не заметил перехода от робота к человеку. Но пройти собеседование ему все равно не удалось.
DataArt: Cистему нужно усовершенствовать — сделать предобработку сигнала с микрофона, отрезав шумы, не дававшие эффекта тишины, важной для Google. <…> В этом случае система получается достаточно боевой. Переносим это на два Raspberry PI и получаем переводчик в реальном времени.
Источник: Медуза (https://meduza.io/shapito/2016/10/22/kandidat-popytalsya-pro...)
Восстание машин - вымысел или реальность?(новость уже была на пикабу)
Google обучает роботов обучать других роботов
Компания Google в последнее время ведет работы в области так называемой «облачной робототехники». Это явление, когда роботы, обучившиеся самостоятельно выполнять какое-либо действие, могут поделиться «опытом» с другими роботами, просто передав информацию любым доступным методом связи. Такой принцип обучения позволяет избежать момент перепрограммирования, или, так сказать, «переобучения», при постановке техники новых задач.
Суть «облачной робототехники» состоит в следующем: в ее основе лежат нейросети, которые определяют и хранят последовательность выполняемых действий, отвечают за процессы автоматизма и передачу информации. В общем, за все то, что мы называем опытом. Роботам на базе нейронных сетей можно поставить любую задачу, и искусственный мозг сам найдет пути решения. В дальнейшем при выполнении этих действий несколько раз, робот выработает оптимальный алгоритм, который сумеет передать другим машинам, и те будут использовать и совершенствовать его, не начиная каждый раз с нуля.
Ученые из компании Google Research протестировали свой алгоритм на трех видах роботов, выполняющих разные задачи: открывание дверей, изучение предметов на подносе и видоизмененный вариант первого опыта, когда робот обучался не самостоятельно, а управлялся человеком с последующей задачей усовершенствовать полученные навыки.
В первом случае у машины ушло достаточно много времени для понимания того, то для открытия двери необходимо взяться за ручку, повернуть ее и надавить на дверь. Зато все последующие роботы использовали этот алгоритм, пропуская момент обучения.
В эксперименте с подносом машины были предоставлены сами себе и в течение нескольких часов изучали причинно-следственные связи между предметами (для примера: чайник — чашка — сахар: что с этим делать, очевидно лишь нам, роботам же пришлось «учиться»).
Эксперимент номер три после обучения робота оператором был отдан на откуп «коллективному сознанию», которое быстро совместно нашло оптимальные варианты решения, отличающиеся различными исходными положениями манипуляторов и конечным итогом, ускорявшим произведение манипуляции.
Самым интересным стал момент, когда одного из роботов заставили открывать дверь, на которой была установлена ручка совершенно другого типа. Машина отлично справилась с задачей.
Зачем это все нужно, помимо построений теорий о восстании машин? Все просто: подобное ускорение процесса обучения даст возможность промышленным роботам приступать к выполнению сложных задач гораздо быстрее, чем при традиционном подходе.
Компания Google обучает роботов обучать других роботов
Роботы, обученные или обучившиеся сами выполнять некоторые действия, способны поделиться своим опытом с другими роботами, просто передав представленную в соответствующем виде информацию по сети. Данное понятие является основой так называемой "облачной робототехники", области, активно развиваемой сейчас специалистами компании Google. И практическое применение указанного выше принципа позволит роботам обмениваться своим опытом и навыками, благодаря чему каждому роботу не придется заново проходить процесс обучения при постановке ему совершенно новой задачи.
Человеческий мозг содержит миллиарды нейронов, между которыми формируется совсем уж непостижимое число нейронных связей. Эти связи определяют пути взаимодействия между нейронами и они определяют наше поведение, последовательность выполняемых действий и все остальное, характеризуемое понятиями опыт и память.
Искусственные нейронные сети имеют точно такое же строение и функционирование, правда в несколько меньших масштабах. Роботам с системами управления на базе нейронных сетей можно поставить задачу и они сами найдут путь ее максимальной эффективного решения, действуя путем проб и ошибок. В начале этого поиска все действия робота могут выглядеть бессмысленными и хаотичными для стороннего наблюдателя, но со временем робот сможет определить и использовать только те действия, которые приводят к выполнению поставленной перед ним задачи.
Такой процесс самообучения является эффективным, но он требует достаточно много времени. При помощи "облачной робототехники" роботы смогут обмениваться не только уже имеющимся у них опытом выполнения каких-либо действий, они также могут учиться совместно быстрей, разделяя длительный период самообучения на этапы, выполняемые параллельно несколькими однотипными роботами.
Создав первый вариант "облака", специалисты компании Google Research проверили работоспособность нового метода на трех различных задачах, поставленных перед несколькими роботами, которые имели одну общую нейронную сеть. Первой задачей стала задача открывания двери, которая должна была быть решена методом проб и ошибок. Как можно убедиться, просмотрев приведенный ниже видеоролик, роботы сначала "тычутся в двери как слепые котята", исследуя все доступные действия и выбирая те, которые ведут к выполнению поставленной цели.
Через несколько часов экспериментирования роботы все же самостоятельно выяснили, что для открывания двери требуется взяться за дверную ручку, повернуть и потянуть за нее. Можно сказать, что после этого они понимают, какая последовательность действий ведет к успешному выполнению задачи, но в их понимании полностью отсутствует модель, описывающая то, почему и как это все происходит.
Во втором эксперименте исследователи проверяли работу так называемой прогнозирующей модели. Каждому из роботов дали поднос, на котором находилось несколько предметов повседневного использования. "Играя" с этими предметами, роботы выработали некоторое понимание связи между причиной и последствиями своих действий. После того, как приобретенный опыт был распространен на всех роботов группы, получившаяся модель поведения могла быть использована для того, чтобы предсказать к какому результату сможет привести то или иное действие.
И третьим экспериментом являлось повторение первого эксперимента с открыванием двери. Разница заключалась в том, что процесс обучения роботов этому действию производился человеком-оператором, который выполнял пошаговое управление действиями робота. После этого перед роботами поставили задачу усовершенствовать приобретенный опыт путем проб и ошибок. "Коллективный разум" группы роботов быстро нашел оптимальные варианты, которые отличались немного различными положениями манипуляторов, углов поворота ручки и приложения тянущего усилия. А самым интересным моментом стал момент, когда одного из роботов, в "разуме" которого находился весь накопленный группой роботов опыт, заставили открывать дверь, на которой была установлена ручка совершенно нового типа.
Каков же большой смысл всего этого? Естественно, что нейронные сети, получающие большее количество исходных данных, смогут обучиться гораздо качественней. Поэтому группа роботов, совместно обучающихся выполнению какой-либо задачи, может прийти к положительному результату гораздо быстрей робота-одиночки, пытающегося постигнуть все тоже самое своими силами. И такое ускорение процесса обучения позволит промышленным и исследовательским роботам следующих поколений приступать к выполнению сложных задач гораздо быстрее, нежели при традиционном подходе.
Запросы в гугле по типу "В %Name%"
Яндекс пришёл к успеху
Не так давно Яндекс выиграл у гугла дело о нарушении последним антимонопольного законодательства.
"Кроме того, пользователи устройств на базе Android должны быть уведомлены о возможности деактивации предустановленных приложений Google, изменении поисковой машины в браузере Google Chrome и установке иного виджета поиска, а также смены расположения иконок."
Подробнее причины тут:
http://pikabu.ru/story/google_proigral_delo_protiv_fas_40640...
И тут мне 5 минут назад приходит уведомление, я захожу, а там:
Яндекс всё-таки добился своей цели
Как подготовить машину к долгой поездке
Взять с собой побольше вкусняшек, запасное колесо и знак аварийной остановки. А что сделать еще — посмотрите в нашем чек-листе. Бонусом — маршруты для отдыха, которые можно проехать даже в плохую погоду.
Google, Microsoft, Facebook, IBM и Amazon организовали партнёрство по искусственному интеллекту
Сразу пять технических гигантов сформировали альянс, с помощью которого они рассчитывают донести до публики пользу искусственного интеллекта. В начале сентября Google, Facebook, Microsoft, IBM и Amazon провели встречу, на которой обсудили некий связанный с ИИ проект. Теперь же о замыслах компаний стало известно официально: союз получил название "Партнёрство по искусственному интеллекту во благо людей и общества" (Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society). Объединение будет поддерживать исследования, а также обеспечивать рекомендациями относительно этики, открытости и личного пространства при изучении искусственного интеллекта.
Мы считаем, что технологии искусственного интеллекта имеют огромный потенциал для улучшения жизни людей и могут помочь человечеству разобраться с глобальными проблемами, связанными с климатическими изменениями, едой, неравенством, здоровьем и образованием.
У всех пяти компаний есть действующие проекты, связанные с ИИ. У IBM это Watson, а у Google - DeepMind. Проект Amazon под названием Alexa - это голосовой помощник, а аналогичная технология Microsoft называется Cortana. Наконец, Facebook во многих своих областях так или иначе использует ИИ, в том числе при распознавании лиц и формировании ленты новостей.
Несмотря на впечатляющий подбор участников, очевидно, что одного ключевого игрока в партнёрстве не оказалось. По поводу Apple высказался участник объединения из компании Microsoft, Эрик Хорвиц. Он заявил, что в Купертино с энтузиазмом отнеслись к этой идее, и что он лично очень надеется увидеть Apple в составе партнёрства.
Источник на русском сайт четыре пда